基于机器视觉+AI的连铸坯低倍数智化检测平台

摘要

连铸坯低倍组织检测是评价铸坯内部质量和指导连铸工艺优化的重要环节.针对传统人工目视评级存在主观性强、效率低和数据追溯困难等问题，研发了一套基于机器视觉的连铸坯低倍智能检测平台.该平台集成低倍图像采集、缺陷智能分割、自动评级和数据管理等功能，以改进U-Net模型为核心，实现中心偏析等低倍缺陷的像素级识别，并基于缺陷面积、长度、宽度、等效直径和最大连通域占比等指标，将传统图谱式评级经验转化为可计算、可追溯的数字化评级规则，并形成了采集、识别、评级、追溯和反馈的闭环流程.目前，该平台已在山钢集团莱芜钢铁公司现场落地实施并稳定运行一周年，现场应用结果表明，图像数据可用率达99.9%,综合自动评级准确率达98%,具有良好的工程应用价值和推广前景.

关键词

连铸坯 / 低倍组织 / 机器视觉 / 数字化评级 / 智能检测平台